Identifican hasta 21 emociones en las expresiones faciales humanas

Investigadores de la Universidad de Ohio (EE UU) han logrado identificar hasta 21 emociones en las expresiones faciales. Los científicos han partido de las seis expresiones básicas incluyendo felicidad, sorpresa, ira, tristeza, miedo y asco para crear otras 15 expresiones compuestas como 'felizmente sorprendido' o 'tristemente enfadado'. Cada una de ellas, utiliza una combinación única de músculos. El conocimiento se podrá aplicar para lograr robots más expresivos y en mejorar la comprensión de enfermedades cerebrales.

Un equipo de los departamentos de Ingeniería de Computación y Ciencias del Cerebro la Universidad de Ohio, en Columbus, ha realizado un estudio que indica que las expresiones faciales humanas pueden reflejar una gama de emociones mucho más amplia de lo que se pensaba. Los resultados se publican esta semana en la revista Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS).

Según explica a Sinc el investigador español y coautor del trabajo Aleix Martínez, "los filósofos griegos en el siglo IV a.C. ya vieron que las emociones internas podían ser observadas a través de las expresiones faciales. Otros filósofos y científicos como Hobbes, Locke, Descartes y Darwin también estudiaron el tema. Y, de hecho, fue Darwin quien propuso la lista de las seis emociones básicas, es decir, felicidad, sorpresa, ira, tristeza, miedo y asco", señala.

Sin embargo, añade Martínez, "la experiencia cotidiana sugiere que somos capaces de producir y reconocer muchas más. Nosotros hemos identificado al menos 21 categorías de emociones".

Martínez y sus colegas llegaron a esta cifra mediante la combinación de las seis expresiones básicas, definidas por Darwin, para crear expresiones compuestas como felizmente sorprendido, tristemente enfadado, o temerosamente sorprendido.

Para ello, los autores fotografiaron los rostros de 230 personas, cada una mostrando las seis expresiones de emoción básicas y 15 compuestas.

Modelo computacional

Con el objetivo de determinar si las expresiones eran lo suficientemente únicas para distinguirse de las demás, los investigadores analizaron cada una de ellas con un software denominado Sistema de Codificación de Acción facial (FACS, por sus siglas en inglés), capaz de identificar qué grupos de músculos se utilizan para crear las expresiones faciales.

"El análisis reveló que las 21 expresiones utilizaban una combinación única de músculos que era diferente de todas las demás expresiones", indica Martínez.

Los investigadores también utilizaron un modelo computacional de la percepción de la cara que identificó las seis expresiones básicas con el 96,9% de precisión y las 15 expresiones compuestas con 76,9% de exactitud.

Aleix Martínez destaca que el trabajo tiene múltiples aplicaciones. "En el ámbito de la salud mental ayudará a mejorar la comprensión de qué procesos emocionales llevan a los trastornos como como la depresión, el síndrome de estrés postraumático, la ansiedad, el autismo, etc, ya que permite saber cuántas categorías de emociones utiliza nuestro sistema cognitivo".

En su opinión, los resultados del trabajo también serán beneficiosos en estudios sobre el cerebro porque “permite conocer mejor las emociones y la forma en la que se codifican en el cerebro”.

El investigador también cree que el trabajo tendrá aplicaciones en inteligencia artificial para crear interfaces más parecidos a los humanos y robots más expresivos.